পরিমাপ ত্রুটিসহ হ্যামিলটোনিয়ান মন্টে কার্লো
পরিমাপ ত্রুটিসহ হ্যামিলটোনিয়ান মন্টে কার্লো (HMC) হলো একটি বায়েসিয়ান গণনা কৌশল, যা এমন মডেলের জন্য ব্যবহৃত হয় যেখানে এক বা একাধিক কোভেরিয়েট নয়েজসহ পর্যবেক্ষণ করা হয়। HMC মডেল প্যারামিটার এবং অপ্রত্যক্ষ প্রকৃত কোভেরিয়েট মানগুলির পোস্টেরিয়র থেকে যৌথভাবে স্যাম্পল গ্রহণ করে। এটি গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক প্রস্তাবনা ব্যবহার করে যা উচ্চ-মাত্রিক পোস্টেরিয়রকে দক্ষতার সাথে অন্বেষণ করে এবং স্ট্যান্ডার্ড মেট্রোপলিস স্যাম্পলিংয়ের ধীর র্যান্ডম-ওয়াক আচরণ এড়িয়ে চলে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Carroll, R. J., Ruppert, D., Stefanski, L. A., & Crainiceanu, C. M. (2006). Measurement Error in Nonlinear Models: A Modern Perspective (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1584886334
- Neal, R. M. (2011). MCMC using Hamiltonian dynamics. In S. Brooks, A. Gelman, G. Jones, & X.-L. Meng (Eds.), Handbook of Markov Chain Monte Carlo (pp. 113-162). CRC Press. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Hamiltonian Monte Carlo for Bayesian Measurement Error Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/hamiltonian-monte-carlo-with-measurement-error
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- পরিমাপ ত্রুটিসহ বায়েসিয়ান অনুমানবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটি সহ গিবস স্যাম্পলিংবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- হ্যামিলটোনিয়ান মন্টি কার্লোবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটি সহ কালম্যান ফিল্টারবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- পরিমাপ ত্রুটি সহ MCMCবেইসীয়↔ তুলনা করুন
- Measurement Error সহ Variational Inferenceবেইসীয়↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
Similar methods
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →